A method to evaluate swimming performance based on deep learning and a single inertial sensor

2018 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 17K13179
• Research Category: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Research Field: Sports science
• Research Institution: Tokyo National College of Technology
• Principal Investigator: Yuto Omae 東京工業高等専門学校, 電気工学科, 助教 (00781874)
• Research Collaborator: TAKAHASHI Hirotaka ; KOBAYASHI Masahiro ; SAKAI Kazuki
• Project Period (FY): 2017-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: スポーツ工学 / 機械学習 / 深層学習

Outline of Final Research Achievements

In this research, we propose an algorithm to evaluate swimming performance and develop a system included it by using a single inertial sensor and deep learning. Algorithms to recognition of swimming style and detect starting and ending timing of each stroke and turn motion are embedded into the system. They are developed by the random forests and deep learning. As a result, swimmers can know each motion performance (each stroke and turn).

Free Research Field

知能情報学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

これまでの一般的なトレーニング現場では、1回1回のストローク（1回目は1.2sec, 2回目は1.3secなど）のパフォーマンスを競技終了後即座に知ることは困難であった。しかし、本研究で開発されたシステムにより、競技者はこれを競技終了後即座に知ることが可能となる。これにより、自らの動作のどこが悪かったのか、知る機会を得ることができるため、パフォーマンス向上に寄与すると考えられる。